\mychapter{Introdução}
\label{cap:introducao}

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\section{Introdução}
Segundo \citeasnoun{thomas:2001}, a indústria do petróleo é, certamente, a mais
fantástica atividade produtiva organizada em toda a existência do ser humano.
Dentre as atividades realizadas por essa indústria, pode-se dizer que a
destilação é uma das mais importantes uma vez que separa a alimentação de um
determinado processo industrial em dois ou mais produtos de diferentes
composições.

Essa operação, que exige grandes quantidades de energia, chega a demandar uma
boa parte do total de investimentos e de custo energético. Entretanto, as
necessidades energéticas podem ser significativamente reduzidas se a planta,
mais especificamente as colunas de destilação, forem adequadamente projetadas ou
quando existem estratégias de controle eficientes, capazes de manter as
condições ideais de operação.

Para \citeasnoun{pulis:2008}, uma má estratégia de controle pode resultar em
longos períodos de funcionamento com produtos mais puros do que o necessário e,
consequentemente, um consumo maior de energia, ou produtos que não atendem as
especificações definidas. \citeasnoun{abdullah:2007} mostra que um controle
efetivo das colunas de destilação pode melhorar a qualidade do produto final,
diminuir o consumo de energia e aumentar a capacidade de produção e a segurança
do processo.  No entanto, para realizar controle ou supervisão em plantas desse
tipo faz-se necessário obter medições {\it online} de variáveis que muitas vezes
são compostos químicos que estão diretamente relacionados com a qualidade dos
produtos finais e, por esse motivo, são de grande interesse econômico.

Conforme discutido em \citeasnoun{warne:2004}, mensurar ou estimar variáveis
desse tipo passa a ser uma tarefa difícil a partir do momento em que existem
limitações tecnológicas ou devido as técnicas de medição utilizadas.
\citeasnoun{joseph:1999} mostra ainda que os instrumentos que realizam a medição
direta dessas composições são normalmente caros, de difícil manutenção e
introduzem atrasos de medição significativos, o que impossibilita a criação de
estratégias de monitoramento e controle de qualidade.

A falta ou os alto custos desses analisadores acabam incentivando o
desenvolvimento de sensores virtuais, implementados através de {\it softwares}
({\it soft-sensors}), para medição indireta das variáveis primárias do processo.
Uma possível maneira de se fazer essa medição é inferindo os valores das
composições a partir das variáveis secundárias do processo. De maneira geral, os
sistemas de inferência são construídos para realizar estimativas das variáveis
primárias a partir das variáveis secundárias de fácil mensuração, tais como:
temperaturas, pressões, níveis e vazões.

Para \citeasnoun{warne:2004} existem três tipos de abordagem para a construção
desses {\it softwares}: a modelagem fenomenológica, os métodos de regressão
estatística ou ainda a modelagem a partir de alguma técnica de inteligência
artificial. A escolha de qual técnica utilizar varia de acordo com a aplicação.
No entanto, \citeasnoun{zamprogna:2004} deixa claro que, como a maioria dos
processos químicos são geralmente complexos de se modelar, devido as suas
inerentes características de não-linearidade, os desenvolvedores optam,
normalmente, por utilizar uma das duas últimas abordagens.

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\section{Sistemas inferenciais para colunas de destilação}
Para \citeasnoun{pulis:2008}, um problema chave para controlar processos
químicos é saber como representar, de maneira simples e confiável, a evolução
dos estados do sistema (i.e., composições, reagentes, temperaturas, entre
outros).

Em diversos processos desse tipo, somente algumas composições podem ser
mensuradas em tempo adequado para que seja possível se construir estratégias de
controle de qualidade. Conforme discutido anteriormente, isso se deve à ausência
ou ao alto investimento necessário para se adquirir analisadores de composição,
tais como os cromatógrafos a gás, que, mesmo quando disponíveis, introduzem
atrasos de medição indesejáveis.

Diversos trabalhos demonstram a aplicabilidade dos sistemas inferenciais em
processos com colunas de destilação. \citeasnoun{baratti:1998} utiliza um filtro
de Kalman estendido para inferir as frações molares de etanol e butanol
resultantes de uma coluna de destilação ternária. 

\citeasnoun{zhang:2001} apresenta um controlador inferencial realimentado em uma
coluna de destilação simulada (metanol-água), em que as composições dos produtos
de topo e de fundo são estimadas a partir de sistemas de inferência baseados em
PCR ({\it Principal Components Regression}) e PLS ({\it Partial Least Squares}).

\Glossary{PCR}{{\it Principal Components Regression}}
\Glossary{PLS}{{\it Partial Least Squares}}

\citeasnoun{mejdell:1991} discutem sobre o uso de estimadores baseados em PCR e
PLS implementados em uma planta piloto. Em seguida, comparam sua performance com
um {\it Kalman Bucy Filter}, desconsiderando a importância das informações
contidas nas medições. \citeasnoun{oisiovici:2000} aplicam um filtro de Kalman
discreto estendido para estimar a composição de produtos em colunas de
destilação fracionada. \citeasnoun{venkateswarlu:2001} comparam diversas
variações dos filtros de Kalman para realizar estimativas em colunas de
destilação multicomponentes.

Em \citeasnoun{tronci:2005} foi apresentado um NGE ({\it Nonlinear Geometric
Estimator}) de baixa ordem, baseado em geometria diferencial, para inferir a
composição do produto em uma coluna de destilação binária (etanol-água).

\Glossary{NGE}{{\it Nonlinear Geometric Estimator}}

Na área de inteligência artificial, \citeasnoun{bhartiya:2000} apresenta um
estudo sobre a aplicação de redes neurais artificiais para o desenvolvimento de
sistemas de inferência em uma refinaria de petróleo. \citeasnoun{fortuna:2007}
descreve um {\it soft-sensor} com redes neurais Perceptron de Múltiplas Camadas
(PMC) para estimar a octanagem da gasolina produzida em refinarias. Em
\citeasnoun{lima:2001} é apresentado um medidor inferencial para estimar a
fração molar de pentano no Gás Liquefeito de Petróleo (GLP), produto de topo de
uma coluna debutanizadora, em que é feito um estudo estatístico que utiliza a
correlação para selecionar as entradas mais adequadas para uma rede neural PMC
de inferência.

\Glossary{PMC}{Perceptron de Múltiplas Camadas}
\Glossary{GLP}{Gás Liquefeito de Petróleo}

No trabalho a ser aqui apresentado, é proposto um sistema de inferência baseado
em redes neurais artificiais, que tem por objetivo estimar valores de variáveis
importantes de uma Unidade de Processamento de Gás Natural (UPGN), tornando
possível a implementação de um sistema de controle inferencial baseado em
técnicas de controle multivariável.

\Glossary{UPGN}{Unidade de Processamento de Gás Natural}

O sistema de inferência será composto por uma única rede neural que deverá
estimar satisfatoriamente as frações molares de componentes dos subprodutos da
UPGN. A UPGN em questão é formada por diversos elementos, variando de unidade
para unidade e será simulada através do {\it software}
HYSYS\textsuperscript{\textregistered}. A simulação será baseada em uma UPGN
real, denominada UPGN-II, situada em Guamaré-RN e será formada por uma coluna
deetanizadora em série com uma coluna debutanizadora.

De maneira simplificada, a coluna deetanizadora recebe como carga o gás natural
pré-processado e, através de um processo de destilação, produz em seu topo o gás
residual, formado por metano ($CH_4$, ou simplesmente $C_1$), etano ($C_2H_6$,
ou simplesmente $C_2$) e traços de propano ($C_3H_8$, ou simplesmente $C_3$).
Como seu produto de fundo, é obtido o líquido de gás natural, formado por
$C_{3+}$ e traços de $C_2$, que alimenta o estágio seguinte: a coluna
debutanizadora. Nessa última, são obtidos o GLP, composto idealmente por propano
e butano ($C_4H_{10}$, ou simplesmente $C_4$) e a gasolina natural, composta por
frações de pentano ($C_5H_{12}$, ou simplesmente $C_5$) e mais pesadas
($C_{5+}$), como produtos de topo e de fundo, respectivamente.

\Glossary{$C_1$}{Metano ($C_1H_4$)}
\Glossary{$C_2$}{Etano ($C_2H_6$)}
\Glossary{$C_3$}{Propano ($C_3H_8$)}
\Glossary{$C_4$}{Butano ($C_4H_{10}$)}
\Glossary{$C_5$}{Pentano ($C_5H_{12}$)}
\Glossary{$C_{N+}$}{Conjunto de subprodutos contendo cadeias carbônicas com $N$ ou
                    mais carbonos}


Na prática, o GLP, que corresponde ao produto de maior importância econômica
para a UPGN, apresenta em sua composição alguns contaminantes, tais como o etano
não vaporizado na coluna deetanizadora e o pentano vaporizado na coluna
debutanizadora. O sistema neural de inferência proposto tem por objetivo
realizar a estimativa das frações molares desses contaminantes de forma a
controlar a qualidade do GLP bem como da fração molar do $C_3$ no gás residual,
considerado perda do sistema.

A planta escolhida como objeto de estudo é dotada de diversos instrumentos,
conforme mostrado no capítulo \ref{cap:processamento}. Apesar disso, existe uma
carência quanto ao número de sensores de temperatura nos pratos de suas colunas.
Isso ocorre devido a ausência desses sensores na planta real a qual a simulação
foi baseada. Sendo assim, optou-se por manter essa peculiaridade com o intuito
de estabelecer uma maior proximidade com o sistema real. Dessa forma, as
variáveis secundárias serão determinadas a partir das variáveis de processo (PVs
-- {\it Process Variables}) dos controladores PIDs presentes nas malhas
regulatórias das colunas, utilizando a técnica estatística de análise de
componentes principais.

\Glossary{PV}{{\it Process Variable}}

No decorrer deste trabalho será visto que a estrutura da rede neural selecionada
possui entre suas entradas valores passados das variáveis primárias que se
deseja estimar. Essa realimentação provoca um acúmulo de erros de estimativa que
poderá levar o sistema à instabilidade. Conforme proposto em
\citeasnoun{linhares:2009}, uma forma para solucionar esse problema é
estabelecer uma metodologia de correção do sistema a partir de medições
periódicas realizadas pelos cromatógrafos a gás presentes no processo em estudo.

No capítulo \ref{cap:processamento} será discutido a respeito do processamento
de gás natural e da simulação da UPGN. O capítulo \ref{cap:sist_inf} apresenta
algumas estruturas para o sistema de inferência proposto enquanto que o capítulo
\ref{cap:resultados} mostra os resultados obtidos. Por fim, o capítulo
\ref{cap:conclusoes} apresenta as considerações finais e novas perspectivas de
trabalho.
